为了克服护理专业传统实习实训的诸多问题，诸如手工式操作工作量大、浪 费时间、效率低下等，论文做了大量的探索性工作。通过对护理专业临床实习教 学管理情况的具体分析，论文在对目前开源平台技术深入分析的基础上，试探性 地利用性价比高的开源平台搭建一套方便、快捷、高效的护理专业学生毕业实训 管理系统，以更好地适应现代社会的需要。在平台的开发过程中，根据职业技术 学院护理专业的要求，明确了平台开发与布置的实际需求，进而以此为基础完成 系统设计所需的技术需求分析，接着对系统的主要功能描述及其实现进行了清晰 的介绍。为建立可靠而有效的系统数据库，论文开展了数据库设计、E-R图，表 结构的建立等工作。 最后，根据测试目标制订了测试实例。论文根据护理专业临床实习教学管理 管理系统的具体要求，以学生基本信息管理的操作界面为例，展示了如何处理实 习实训学生的各种信息，从而实现实习实训相关人员与教育管理机构、实习单位 等的有机联系、以及对学生信息的高效管理。通过试用证明，根据论文所开发的 平台可以基本达到原有的设计要求，为其真正的投入使用打下了良好的基础。

在癌症研究领域，TCGA（The Cancer Genome Atlas）是一个具有里程碑意义的项目，它集合了来自不同癌症类型患者的基因组、转录组、蛋白质组以及临床数据，为科学家提供了一个庞大的资源库以研究癌症的生物学特性。该项目通过大量的基因组分析，旨在改善癌症的预防、诊断和治疗，对推动个性化医疗和精准医疗起到了重要作用。 TCGA项目包含了众多癌种，每个癌种都有相应的临床数据记录。临床数据是指与患者个人健康状况、病史、治疗过程和治疗结果相关的数据。这些数据是通过多种方式获得的，包括但不限于患者问卷、医生记录、实验室检测结果和影像学资料。临床数据整理是将这些杂乱无章的信息进行归类、整合和分析，形成可供研究人员使用和参考的标准化信息。 临床数据整理的关键内容包括患者的诊断信息、癌症分期、治疗方案、反应及随访情况。例如，诊断信息会记录肿瘤的组织学类型、分级等；治疗方案记录了患者接受手术、化疗、放疗或靶向治疗等的信息；治疗反应包括了对治疗的反应和效果；而随访数据则涉及了患者治疗后的生存状况、疾病复发情况等。 整理临床数据时，研究人员需要关注数据的质量和完整性。在数据收集过程中可能会有缺失值或不一致性，因此数据清洗是必不可少的步骤，以确保数据的准确性和可靠性。在清洗过程中，研究人员要识别和处理异常值、重复记录和格式不统一等问题，从而提高数据质量。 另外，隐私保护也是TCGA项目中非常重要的一个方面。在收集和分享临床数据的过程中，研究人员必须遵守相应的法律法规，如HIPAA（健康保险流通与责任法案）等，以确保患者信息的安全。匿名化处理是常用手段，通过去除或替换掉可以识别个人身份的信息，既保护了患者隐私，又使得数据可用于科学研究。 TCGA项目的临床数据整理工作不仅涉及数据收集、清洗和隐私保护，还包括了数据解读。对临床数据进行深入分析，可以揭示不同癌种的临床特征和患者预后因素。通过与基因组数据的整合分析，研究人员能够更加全面地理解癌症的分子机制，找到潜在的生物标志物，为开发新疗法提供理论基础。 此外，TCGA临床数据的整理与共享推动了跨学科合作。不同领域的专家，包括临床医生、生物信息学家、统计学家和计算生物学家等，可以通过共同访问这些数据，共同解决复杂的癌症研究问题。这种跨学科合作是现代科学研究的典型特征，有助于推动科学进步和医学创新。 TCGA项目的临床数据整理工作是一项庞大的系统工程，它不仅为癌症研究提供了宝贵的资源，也为临床实践和患者治疗提供了支持，对于推动癌症研究的深入发展具有不可估量的价值。

糖尿病临床数据集（10万行） 用于预测建模和健康分析的100000糖尿病数据集 关于数据集 详细的数据集，包括100000人的健康和人口统计数据，旨在促进糖尿病相关研究和预测建模。该数据集包括性别、年龄、地点、种族、高血压、心脏病、吸烟史、BMI、HbA1c水平、血糖水平和糖尿病状态等信息。 数据集用例 该数据集可用于各种分析和机器学习目的，例如： 预测建模：根据人口统计和健康相关特征构建模型来预测糖尿病的可能性。 健康分析：分析不同健康指标（如BMI、HbA1c水平）与糖尿病之间的相关性。 人口统计学研究：检查糖尿病在不同人口群体和地点的分布。 公共卫生研究：识别糖尿病的风险因素，并针对高危人群进行干预。 临床研究：研究高血压等合并症与糖尿病合并心脏病之间的关系。 潜力分析 描述性统计：总结数据集，了解特征的中心趋势和分散性。 相关性分析：识别特征之间的关系。 分类模型：使用机器学习算法将个体分类为糖尿病患者或非糖尿病患者。 趋势分析：分析多年来的趋势，看看糖尿

CDASDK 是一个专为 .NET 平台设计的库，用于处理 HL7 CDA（ Clinical Document Architecture）格式的临床文档。HL7 CDA 是一种国际标准，它定义了一种结构化的方式，用来交换和存储医疗健康信息。CDA 文档可以包含病人的各种健康数据，如病史、检查结果、处方、过敏信息等，对于医疗机构之间的信息共享至关重要。 CDASDK 的主要功能包括： 1. **创建 CDA 文档**：开发者可以使用 CDASDK 来构建符合 HL7 CDA 规范的结构化文档。库提供了丰富的 API 和类，帮助程序员创建、组织和填充 CDA 文档的不同部分，如模板、段落、表格、注释等。 2. **解析 CDA 文档**：除了创建，CDASDK 还允许用户解析已有的 CDA 文件，提取其中的数据。这对于数据分析、信息检索或者在不同系统间迁移数据都非常有用。 3. **存储 CDA 文档**：支持将 CDA 文档保存到本地文件系统或数据库中，同时也可能提供了接口与其他存储解决方案（如云存储服务）集成。 4. **验证 CDA 格式**：CDASDK 可能包含了对生成或读取的 CDA 文档进行有效性验证的功能，确保它们符合 HL7 CDA 的语法规则和一致性要求。 5. **C# 兼容性**：由于标签指出是 "C#"，这意味着 CDASDK 是用 C# 编写的，可以直接在 .NET 框架内使用，与其他 .NET 应用程序无缝集成。 6. **源代码库**：从压缩包文件名 `cdasdk-master` 可以推断，这很可能是项目的源代码仓库主分支。通常，它会包含项目的所有源代码、示例、测试用例、文档和构建脚本等资源，便于开发者深入理解和定制这个库。 使用 CDASDK 开发时，开发者需要注意遵循 HL7 CDA 的数据模型和架构，确保生成的文档能够被其他支持该标准的系统正确解读。此外，为了保证数据的安全性和隐私性，开发者还需要关注如何适当地处理敏感医疗信息，遵守相关的法律法规。 在实际应用中，CDASDK 可能会被用在电子病历系统、健康信息交换平台、医疗数据分析软件等场景，帮助实现医疗信息的标准化、自动化处理和高效传输。通过熟练掌握和利用 CDASDK，开发者可以提升医疗信息化项目的质量和效率。

拉曼光谱是一种基于非弹性散射原理的光谱技术，主要用于研究物质的分子振动模式，通过这些振动模式，可以分析出样品的化学组成和分子结构。由于拉曼光谱技术在测量中对样品的损伤极小，同时能够快速获取大量化学信息，因此在临床医疗尤其是在癌症检测与诊断领域中扮演着越来越重要的角色。 激光技术的进步极大地推动了拉曼光谱在生物医学领域的应用，特别是近红外激光的使用，使得拉曼光谱在生物组织中的应用变得可能。另外，CCD探测器的出现和性能提升，以及傅里叶变换拉曼光谱技术的应用，都极大地提高了拉曼光谱技术的性能和可靠性。这些技术的进步不仅使得拉曼光谱成为材料分析、宝石鉴定等领域的有力工具，更是在生物医学领域，尤其是在癌症诊断方面显示出其巨大的潜力。 在癌症检测与诊断方面，拉曼光谱的应用主要体现在以下几个方面： 1. 子宫癌检测：利用遗传算法与偏最小二乘判别分析（GA-PLS-DA）技术，结合近红外拉曼光谱，可以对子宫癌组织进行快速识别。这种方法能够检测到癌前细胞的形成，并对癌变组织的生物分子变化进行分析，从而达到早期诊断的目的。 2. 膀胱癌和前列腺癌诊断：光纤近红外拉曼光谱技术能够在体外对膀胱镜和尿道前列腺切除术样本进行诊断。通过分析拉曼光谱与组织学特征的关联，可以建立用于诊断膀胱癌和前列腺癌的算法模型，并验证其准确性。 3. 血液成分分析：拉曼光谱技术可用于血液成分的快速检测，对于血液中化学物质的鉴定及浓度测定具有重要意义。 4. 动脉硬化检测：动脉硬化与心血管疾病密切相关，拉曼光谱技术能够帮助检测动脉壁的分子组成变化，对早期动脉硬化有警示作用。 在上述应用中，拉曼光谱技术的检测速度之快、损伤之小，使得其成为一种重要的临床诊断工具。以遗传算法、偏最小二乘分析为代表的化学计量学方法能够处理复杂的光谱数据，提取出诊断所需的特征信息，极大地提升了诊断的准确性。 而LabVIEW这一标签提示，该技术在拉曼光谱数据的采集、处理和分析中扮演着重要角色。LabVIEW是一种图形化编程语言，广泛应用于仪器控制、数据采集、数据分析等领域。在拉曼光谱研究中，LabVIEW可用来控制激光器、探测器的工作以及对收集到的数据进行实时处理和分析，它对提升实验室的自动化水平和促进研究的深入化起着关键作用。 拉曼光谱技术已经成为临床医疗中不可或缺的一部分，尤其在癌症检测与诊断领域显示出巨大的应用潜力。通过不断的技术创新和方法优化，拉曼光谱技术在提升诊断准确性、缩短检测时间以及降低成本方面，将为临床医学带来更多突破性的进展。

拉曼光谱分析技术可以在分子水平上研究物质分子结构和生化组成信息，具有快速、准确、无创(或低创)等优点，已成为临床早期癌症检测和组织病理生理分析的重要工具。近年来，激光技术、光纤探测器件和光电检测技术的发展，不仅极大促进了新型拉曼光谱分析仪器与技术的研发，更进一步扩展了其临床应用的广度和深度，彰显出其独特的科学内涵与应用价值。对临床拉曼光谱分析技术的理论基础进行了阐述，归纳总结了临床快速拉曼光谱分析集成系统设计思路。在此基础上，以作者相关研究工作为例，探讨了拉曼光谱分析技术在临床癌症早期检测与病理分析中的应用特点，为推动相关基础研究及技术创新提供有益参考。

TCGA-STAD数据集已经整理成LCPM格式，临床数据已经汇总整理。 LCPM格式即log2(CPM+1)格式，现在认为log2(TPM+1)和log2(FPKM+1)格式比较过时了。部分生信文章审稿人推荐使用此格式分析数据

### 中医舌诊基础知识及临床应用 #### 一、引言 中医舌诊作为中医诊断的重要组成部分，通过观察患者的舌头状态来判断健康状况和疾病情况。作为一种直观且实用的诊断手段，舌诊不仅被广泛应用于临床实践中，也成为个人健康管理的重要工具之一。 #### 二、舌诊的历史与意义 - **历史背景**：舌诊起源于中国古代，早在《黄帝内经》中就有相关记载。随着中医理论的发展和完善，舌诊逐渐形成了一套系统性的诊断方法。 - **临床意义**： - **诊断疾病**：通过观察舌质的颜色、形态、润燥等变化，辅助诊断各种疾病。 - **指导治疗**：根据不同的舌象特点，选择合适的治疗方法和药物。 - **评估疗效**：在治疗过程中，观察舌象的变化来判断疗效的好坏。 - **体质辨识**：通过舌诊了解个体体质特征，进行个性化的健康管理。 #### 三、舌诊的基本内容 - **舌质**：包括颜色（如淡红、红、绛红等）、形态（胖大、瘦小、裂纹等）。 - **舌苔**：涉及颜色（白、黄、灰黑等）、厚度（薄、厚）、润燥程度。 - **特殊舌象**：如镜面舌、地图舌等，这些舌象往往提示特殊的疾病状态或体质特征。 #### 四、舌诊的实际应用 - **疾病诊断**：舌诊能够帮助识别多种疾病的早期症状，例如心脑血管疾病、消化系统疾病等。 - **用药指导**：根据患者的具体舌象特征，选择合适的中药配方，实现个性化治疗。 - **疗效评价**：在治疗过程中，定期检查舌象变化，以评估治疗效果，及时调整方案。 - **体质养生**：结合舌诊结果，为个人提供定制化的饮食建议和生活方式指导，促进身体健康。 #### 五、舌诊教学资源 - **书籍资料**：《中医舌诊临床图解》等专业书籍提供了大量的舌象图片和临床案例，有助于学习者理解和掌握舌诊技巧。 - **在线资源**：网络上有许多关于舌诊的教学视频和文章，可供自学参考。 - **临床实践**：参与实际诊疗活动，亲身体验舌诊过程，是提高舌诊技能的有效途径。 #### 六、结语 中医舌诊作为一门古老而实用的诊断技术，在现代医学体系中仍然占有重要地位。通过对舌象的细致观察，不仅可以帮助医生更准确地判断疾病状态，还能为个人健康管理提供有力支持。随着现代科技的发展，舌诊的研究也在不断进步，其科学性和实用性将进一步得到提升。 中医舌诊不仅是一种独特的诊断方法，更是连接传统与现代、理论与实践的桥梁。通过不断的学习和实践，每个人都可以掌握这项宝贵的技术，从而更好地维护自己和他人的健康。

遗传学的发展及对遗传病认识的增加使人们对遗传病相关的医学需求也大大增加。而大学的遗传学教学偏重于基础理论,临床遗传学教学非常欠缺,远不能满足临床需要。在此,对遗传学教学提出几点思考,以期能为临床遗传学教学提供一些参考。

测量DNA损伤反应（DDR）成分激活的技术已在暴露评估和个性化医学中得到应用。 DDR和相关的DNA修复途径包含数百种蛋白质，因此对激活的详细测量在技术上既困难又费力。 我们研究的目的是在基于高通量电化学发光（ECL）的平台上开发某些DDR成分的蛋白质特异性检测方法。 我们为共济失调的毛细血管扩张症（ATM），检查点激酶2（CHK2），磷酸化的ATM S1981，磷酸化的CHK2 T68和磷酸化的肿瘤蛋白p53（p53）S15开发了五个有效的测定对。 我们针对细胞和癌症模型中的传统免疫印迹和γ-H2AX病灶措施验证了ECL结果。 为了在临床环境中测试基于ECL的技术，我们利用了接受计算机断层扫描（CT）扫描的患者的外周血单个核细胞（PBMC）。 CT扫描既代表着有价值的医学影像诊断，也代表着受控的电离辐射环境研究，因为它们能提供约2到31毫西弗（mSv）的电荷，并能激活DDR组件。 在这项研究中，我们表明基于ECL的技术可以测量患者PBMC样品中DDR成分的基础和损伤诱导水平。 使用盲法研究设计和患者匹配的CT扫描前后，我们显示ECL衍生的数据可以一致地（94％的时间，15/16例患者